VARIABLES

Column

VARIABLE DEPENDIENTE

Column {data-width=350}

GRÁFICO 1

LA PERCEPCIÓN DE SEGURIDAD DE LOS CIUDADANOS AFECTADA POR SU CONFIANZA EN LA COMUNIDAD EN UNA ESCALA DEL 0 AL 100

GRÁFICO 2

LA PERCEPCIÓN DE SEGURIDAD DE LOS CIUDADANOS SEGÚN SU CONFIANZA EN LA POLICÍA NACIONAL

GRÁFICO 3

LA PERCEPCIÓN DE LA SEGURIDAD SEGÚN SI LOS CIUDADANOS HAN SIDO VÍCTIMAS DEL CRIMEN EN LOS ÚLTIMOS 12 MESES

GRÁFICO 4

PERCEPCIÓN DE SEGURIDAD SEGÚN GÉNERO

GRÁFICO 5

PERCENCIÓN DE SEGURIDAD SEGÚN LA ZONA DE RESIDENCIA DEL ENTREVISTADO

GRÁFICO 6

PERCEPCIÓN DE SEGURIDAD SEGÚN EL ÁREA GEOGRÁFICA DE RESIDENCIA DEL ENTREVISTADO

 Factor w/ 8 levels "Costa Norte",..: 4 2 7 1 1 5 8 8 5 7 ...

ESTADÍSTICOS

Column {data-width=500}

REGRESIÓN 1

CON LA VARIABLE ZONA DE RESIDENCIA (ur)

    Pearson's Chi-squared test with Yates' continuity correction

data:  tabla_contingencia
X-squared = 9.5608e-31, df = 1, p-value = 1

El resultado de la prueba de chi-cuadrado muestra un valor de X-squared extremadamente bajo (9.5608e-31) y un valor p de 1, lo que indica que no hay evidencia significativa para rechazar la hipótesis nula. En otras palabras, no existe una relación estadísticamente significativa entre la zona de residencia (ur) y la percepción de seguridad (percepseg). Esto sugiere que, en el conjunto de datos analizado, la zona de residencia no influye en la percepción de seguridad.

GRÁFICO

REGRESIÓN 2

CON LA VARIABLE GÉNERO DEL CIUDADANO ENTREVISTADO (genero)

    Pearson's Chi-squared test with Yates' continuity correction

data:  tabla_contingencia2
X-squared = 5.0319, df = 1, p-value = 0.02488

El resultado de la prueba de chi-cuadrado muestra un valor p de 0.02488, lo que es menor que 0.05. Esto indica que hay una relación estadísticamente significativa entre las dos variables. Por lo tanto, se rechaza la hipótesis nula de independencia, sugiriendo que existe una asociación entre las categorías de las variables en la tabla de contingencia tabla_contingencia2.

GRÁFICO

REGRESIÓN 3

CON LA VARIABLE VÍCTIMA DEL CRÍMEN EN LOS ÚLTIMOS 12 MESES (victima)

    Pearson's Chi-squared test with Yates' continuity correction

data:  tabla_contingencia3
X-squared = 45.759, df = 1, p-value = 1.337e-11

El resultado de la prueba de chi-cuadrado muestra un valor p de 1.337e-11, que es mucho menor que 0.05. Esto indica que hay una relación estadísticamente significativa entre las dos variables en la tabla de contingencia tabla_contingencia3. Por lo tanto, se rechaza la hipótesis nula de independencia, sugiriendo que las variables están asociadas.

GRÁFICO

REGRESIÓN 4

CON LA VARIABLE CONFIANZA EN LA COMUNIDAD (confianzacom)

    Pearson's Chi-squared test

data:  tabla_contingencia4
X-squared = 137.3, df = 3, p-value < 2.2e-16

El resultado de la prueba de chi-cuadrado muestra un valor de X-cuadrado de 137.3 con 3 grados de libertad y un p-valor menor a 2.2e-16, lo que indica que hay una asociación estadísticamente significativa entre las variables analizadas. Dado que el p-valor es extremadamente bajo, podemos rechazar la hipótesis nula de independencia, lo que sugiere que las variables están relacionadas entre sí.

GRÁFICO

REGRESIÓN 5

CON LA VARIABLE CONFIANZA EN LA POLICIA (confianzapol)

    Pearson's Chi-squared test

data:  tabla_contingencia5
X-squared = 62.785, df = 6, p-value = 1.221e-11

El resultado de la prueba de chi-cuadrado muestra un valor de X-cuadrado de 62.785 con 6 grados de libertad y un p-valor de 1.221e-11, lo que indica una asociación estadísticamente significativa entre las variables. Dado que el p-valor es muy bajo, podemos rechazar la hipótesis nula de independencia, sugiriendo que las variables están fuertemente relacionadas entre sí.

REGRESIÓN 6

CON LA VARIABLE ÁREA GEOGRÁFICA DE RESIDENCIA DEL ENTREVISTADO (confianzapol)

    Pearson's Chi-squared test

data:  tabla_contingencia6
X-squared = 0.27035, df = 7, p-value = 0.9999

El resultado de la prueba de chi-cuadrado muestra que no existe una relación significativa entre las variables analizadas. El valor de X-squared es 0.27035 con 7 grados de libertad, y el p-value es 0.9999, lo que indica que la probabilidad de observar una diferencia tan grande o más grande entre las frecuencias observadas y esperadas, si las variables fueran independientes, es extremadamente alta. Dado que el p-value es mayor que 0.05, no podemos rechazar la hipótesis nula de que las variables son independientes. En resumen, no hay evidencia estadística suficiente para afirmar que exista una relación entre las variables.